随机梯度下降 (SGD) 是梯度下降优化算法的一种变体。与使用整个数据集计算梯度的传统梯度下降不同，SGD一次仅使用单个或几个数据点更新模型的权重，从而导致更快的更新和更快的收敛。
虽然这在梯度估计中引入了更多的噪声，但它允许模型避开局部最小值并更好地探索参数空间，从而可能在复杂模型中产生更好的结果。但是，需要仔细调整学习率和批量大小，以避免超过最佳解决方案。
SGD广泛用于训练深度学习模型，因为它在计算效率和优化性能之间提供了良好的平衡。
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ResNet是什么？
ResNet是Residual Network的缩写，是一种深度学习架构，已成为计算机视觉任务的基石。ResNet由微软的研究人员开发，引入了残差学习的概念，随着神经网络的深入，它解决了梯度消失的问题。
ResNet的关键创新是跳过连接，它
在变换器中，注意力是如何计算的？
DeepMind的Gemini模型是一种大型语言模型，旨在将最先进的语言功能与高级推理和解决问题的能力相结合。它集成了强化学习和符号推理，建立在DeepMind之前突破的基础上，如AlphaGo和AlphaCode。这种混合方法旨在通过实现
常见的损失函数有哪些？
神经网络包括几个关键组件。层 (包括输入层、隐藏层和输出层) 定义了网络的结构。每一层都由通过权重连接的神经元组成。
激活函数，如ReLU或sigmoid，引入非线性，使网络能够模拟复杂的关系。损失函数度量预测误差，指导优化过程。
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